モデルコンテキストプロトコル（MCP）：次なる暗号化AIの新ストーリー？
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モデルコンテキストプロトコル（MCP）：次なる暗号化AIの新ストーリー？
MCPは、エージェント型暗号資産製品の次なる発展段階を推進する触媒となる可能性がある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：s4mmy
翻訳：TechFlow
もしあなたが私と同じように、「MCPって一体何なんだ？！」と疑問に思っているなら……なぜこんなに多くの人がそれについて語っているのか、気になりますよね。
MCPに関する情報は非常に限られており、それは当然のことです。というのも、MCPが登場してまだ4か月しか経っていないからです。そこで私は、自ら調査を深め、ここにその成果をまとめることにしました。
要約（TL;DR）： MCPは暗号分野およびオープンソースAIにおける大きな飛躍です。エージェント型暗号製品（agentic crypto products）の次なる段階を推進する触媒となる可能性があるため、注目すべき存在です。
目次
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はじめに
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モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol, MCP）とは何か？
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MCPがAIエージェントにどのように貢献するか
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エージェント型未来：なぜMCPが重要なのか
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MCPと類似する他のプロジェクト
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従来のAI統合との主な違い
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結論
1）はじめに
AIエージェントが進化し続け、より自律的になり、現実世界のアプリケーションへと統合されていく中で、モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、略称「MCP」）は、これらのエージェントが外部データやツールと相互作用する方法に革命を起こしています。
MCPは2024年末にAnthropicによって発表され、多様なデータソースとシームレスに通信できるようAIエージェントを支援する標準化フレームワークとして開発されています。
@anthropicaiがこの通信規格を導入して以来、ますます多くのAIソリューションが新たな業界デフォルトとして採用しています。
簡単に言えば、MCPとは「AIがソフトウェアとリアルタイムで対話する方法」です。
複雑なタスクを独立して解決できるAIシステムの時代――いわゆる「エージェント型未来（agentic future）」が到来する中で、MCPは次の波のAIイノベーションを解き放つ鍵となるのでしょうか？
あるいは、CryptoとAIの融合領域における価格をさらに押し上げるきっかけになるかもしれませんか？
チャットボットから各業界を駆動する自律システムへと進化するAIエージェントは、リアルタイムでの意思決定を行い、複数のデータソースから動的な情報を取得できると期待されています。しかし、長年の主要なボトルネックとして残っているのが、データベースやファイルストレージ、ビジネスツールなどの外部システムとAIモデルを接続するための標準化された手段の欠如です。
まさにここでMCPが活躍します。
モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、MCP）は、こうした空白を埋めるために設計されたオープンスタンダードであり、AIエージェントが外部データソースに動的にアクセスし、相互作用することを可能にします。
これにより、大規模言語モデル（LLMs）は効果的にエージェントとして機能でき、スマートコントラクトの展開やDeFi（分散型金融）操作の実行さえ可能になります。これは間違いなく大きな飛躍です！
仮にあなたが暗号資産ユーザーでChatGPTを使ったことがあるなら、それが最新の暗号洞察や具体的な分析情報を提供する上でかなり不十分であることに気づいているでしょう。――そもそも時価総額上位100の暗号通貨の現物価格すら教えてくれないかもしれないのですから、驚くにあたりません。
一方で、MCPはAI主導のDeFi機能を強化する可能性を秘めています。例えば：
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「USDCで最適な年利（APY）を見つけ、1000ドルを割り当てる」
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市場の変動に基づいてポートフォリオを再バランスする
これは、AIシステムがより高い自律性と実用性を持って動作する「エージェント型未来」への広範なトレンドの一部です。この発展は、伝統的なAIシステムとも明確に区別され、暗号分野の無許可性（permissionless nature）と完全に一致しています。
2）モデルコンテキストプロトコル（MCP）とは何か？
モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、略称「MCP」）は、2024年末にAnthropicが発表したオープンソース規格であり、AIアシスタント、特に大規模言語モデル（LLMs）によって駆動されるAIエージェント（AI agents）と外部システムとの連携を目的としています。
とりわけ、AIエージェントが希求するリアルタイムデータへのアクセスを可能にするものです。
MCPは、汎用アダプターのようなものと考えてください。これにより、AIエージェントは安全かつ標準化された方法で以下にアクセスできます：
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コンテンツリポジトリ
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ビジネスツール
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開発環境、そしてその他多数！
なぜ注目すべきなのか？
従来のAI統合は、通常、ばらばらでカスタム化されたソリューションに依存していましたが、MCPは統一された双方向通信フレームワークを提供します。つまり、AIエージェントは外部システムからデータを抽出するだけでなく、更新内容や操作をシステムにプッシュバックでき、よりダイナミックで自律的な振る舞いが可能になります。たとえば、企業システムを自動更新したり、個人のタスクを管理したりする完全に自律的なエージェントを持つことができるのです！
AnthropicがMCPを推進する目的は、AI統合プロセスを簡素化し、開発者がエージェント型ワークフローを構築しやすくし、AIシステムが独立して文脈に対応できるようにすることです。
3）MCPがAIエージェントにどう貢献するか
MCPは統合層として機能し、AIエージェントが必要に応じて外部サービスに接続できるようにします。以下はその仕組みです：
a）動的なデータアクセス
従来のように事前学習データにのみ依存するのではなく、MCPを使用するAIエージェントは、リレーショナルデータベース、ファイルシステム、コードリポジトリなどからリアルタイムまたは特定の文脈に応じたデータにアクセスできます。たとえば、難しく手に入らない暗号資産のリアルタイム価格もMCPを通じて可能になります！ @0rxbt はすでにMCPを私たちのお気に入りの「紫のカエル（Purple Frog）」、つまりSkyNet、あるいは@aixbt_agentに適用しようとしています。参照
b）双方向通信
MCPは双方向のやり取りをサポートしており、AIエージェントがデータを取得するだけでなく、その分析結果に基づいてデータベースの更新やワークフローのトリガーといったアクションを実行できます。
c）標準化されたフレームワーク
共通のプロトコルを提供することで、MCPはカスタム統合の必要性を排除し、開発の複雑さを低減し、アプリケーション間の整合性を確保します。これは、ブロックチェーンエコシステム内でのさまざまなプログラミング言語やプロトコルの断片化問題を解決する鍵となるかもしれません！ あるいは、AIエージェントがクロスチェーン・マルチ言語の集約層になる可能性すらあります。
4）エージェント型未来：なぜMCPが重要なのか
AIエージェントはもはや受動的なシステムではなく、能動的に意思決定を行い、目標指向で、自らタスクを完遂できるエンティティへと進化しています。
しかし、AIエージェントを本当に有用なものにするには、学習データの制約を超え、現実世界と円滑に相互作用する必要があります。まさにここがMCPの出番です。
公式ドキュメントから引用するMCPの優れた実例があります：
あるAIエージェントがソフトウェア開発パイプラインの管理を任されたと想像してみてください。
MCPを通じて、このエージェントは：
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コードリポジトリから最新のコードを取得し；
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コード内の脆弱性を分析し；
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その報告書をチームのプロジェクト管理ツールにリアルタイムで送信できます。
以下は（@alexalbert__に敬意を表して）、AnthropicのClaudeがGitHubに直接接続し、新しいリポジトリを作成し、MCP統合を通じてPR（Pull Request）を提出したケースです。
MCPにより、AIエージェントはリアルタイムデータへのアクセスを通じて状況の変化に適応でき、より柔軟かつ知的な存在になります。
以下の例では、MCPがGitHub、Web API、Slack、メールなど複数のプラットフォームと統合・通信できることを示しています。
MCPは、@davidsacksが提唱する「勝利するエージェント（The Winning Agent）」に必要な特性に対する答えを提供しています：
おそらく、エージェントを現実世界のインフラに接続することが真の勝利の法則なのでしょう！
標準化されたプロトコルにより、開発者は毎回の新しい統合ごとにゼロから「車輪の再発明」をする必要がなくなり、より迅速にエージェント型ワークフロー（agentic workflows）を構築できます。
エージェント型未来の核心は、AIシステムが以下のような複雑な目標を達成するために独立して行動できることにあります：
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業務プロセスの自動化
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サプライチェーンの管理
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科学研究の支援
MCPは、AIエージェントに現実世界と相互作用するためのインフラを提供することで、このビジョン実現への重要な一歩となっています。
5）MCPと類似する他の取り組み
標準化されたAI統合プロトコルの必要性に気づいたのはAnthropicだけではありません。最近、いくつかの大手プロトコルや企業も、エージェント型未来を支援するため、MCPに類似するフレームワークを発表または採用しています：
i）Perplexity MCP
ii）OpenAI Agents SDK MCP 昨日、OpenAIはAgents SDK向けのMCPプラグインをリリースしました：
iii）Stripe MCP統合
……さらに、よりスムーズなAI通信を実現するためのMCPサーバーが多数開発中です：
Anthropicとは無関係のCEOたちも、AIエージェントの将来におけるMCPの重要性を認識し始めています。
こうした動きは、エージェント型AIを実現するには、標準化され、拡張可能なデータ統合ソリューションが必要であるというトレンドを浮き彫りにしています。
MCPはそのオープンソース性と汎用性により先んじていますが、xAI、Google、Metaといった主要プレイヤーの参加は、この分野の重要性をさらに強調しています。
6）従来のAI統合との主な違い
なぜMCP（および類似フレームワーク）は、従来のAI統合方式よりも優れているのでしょうか？
従来の統合は、通常カスタムAPIやミドルウェアに依存しており、その結果、分散的で拡張が難しいソリューションになりがちです。
MCPは共通の標準を提供することで、複雑さを軽減し、一貫性を保証します。以下の比較図でその違いは明確になります：
オープンソースによる協働：MCPのオープンソース性は業界全体の協働を促進し、集中型AI企業の孤立したアプローチと鮮明な対比を見せています。 これは暗号分野にとって大きな価値提案です。
以下は簡単な比較です：
MCPが暗号分野で潜在的に活用できる高レベルの例をいくつか紹介します：
すでにいくつかの動きが始まっています。たとえば：
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DeFAI（分散型金融とAIの融合）ソリューション。例：@danielesesta の @heyanonai、@LimitusIntel、@gizatechxyz など；
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チェーン上分析向けのカスタムツール。例：@aixbt_agent。
MCPがより広範な暗号およびAIエコシステムにさらに統合されていくにつれ、今後さらに多くの革新が生まれるでしょう！
7）結論
MCPは、自律システムが周囲の世界とシームレスに相互作用する「エージェント型AI未来」への重要な一歩を示しています。
AIエージェントが外部データソースに接続するための標準化されたフレームワークを提供することで、MCPはAI開発における主要なボトルネックを解決し、より賢く、適応力があり、拡張性の高いソリューションを可能にします。
業界全体がMCPに類似するプロトコルを受け入れ、支持していることは、エージェント型のビジョンに向かって共に進もうという傾向を示しています。
ただし、依然として課題は残っています。
MCPおよび類似フレームワークの成功は、広範な採用、プロトコル間の相互運用性、そして急速に進化するAI環境に追いつき続ける能力にかかっています。
AIエージェントが私たちの生活においてますます重要な役割を果たす未来へと向かう中で、MCPのようなフレームワークは、AIと現実世界のアプリケーションを結ぶ架け橋となるでしょう。
MCPが最終的に業界の事実上の標準となるか、あるいはさらなるイノベーションの触媒にとどまるかはともかく、すでにエージェント型AIおよびエージェント型暗号製品に必要なインフラについての重要な議論を引き起こしています。
免責事項：本記事の内容は情報提供および教育目的のみを目的としており、投資または財務アドバイスと見なされるべきではありません。著者は本文中に言及されたプロトコルに対して一切の財務的利益を有していません。
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